論文の概要: Fusing Physics-Driven Strategies and Cross-Modal Adversarial Learning: Toward Multi-Domain Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00341v1
• Date: Sat, 30 Nov 2024 03:47:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:42:52.504548
• Title: Fusing Physics-Driven Strategies and Cross-Modal Adversarial Learning: Toward Multi-Domain Applications
• Title（参考訳）: Fusing Physics-Driven Strategies and Cross-Modal Adversarial Learning: towards Multi-Domain Applications
• Authors: Hana Satou, Alan Mitkiy,
• Abstract要約: クロスモーダルな敵対的学習と物理駆動の手法は、科学計算における課題に対処するための最先端の方向を表す。 このレビューでは、これらの2つのアプローチを相乗的に統合して、さまざまなアプリケーションドメインのパフォーマンスと堅牢性を高める方法について分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The convergence of cross-modal adversarial learning and physics-driven methods represents a cutting-edge direction for tackling challenges in complex multi-modal tasks and scientific computing. This review focuses on systematically analyzing how these two approaches can be synergistically integrated to enhance performance and robustness across diverse application domains. By addressing key obstacles such as modality discrepancies, limited data availability, and insufficient model robustness, this paper highlights the role of physics-based optimization frameworks in facilitating efficient and interpretable adversarial perturbation generation. The review also explores significant advancements in cross-modal adversarial learning, including applications in tasks such as image cross-modal retrieval (e.g., infrared and RGB matching), scientific computing (e.g., solving partial differential equations), and optimization under physical consistency constraints in vision systems. By examining theoretical foundations and experimental outcomes, this study demonstrates the potential of combining these approaches to handle complex scenarios and improve the security of multi-modal systems. Finally, we outline future directions, proposing a novel framework that unifies physical principles with adversarial optimization, providing a pathway for researchers to develop robust and adaptable cross-modal learning methods with both theoretical and practical significance.
• Abstract（参考訳）: クロスモーダルな逆数学習と物理駆動の手法の収束は、複雑なマルチモーダルタスクや科学計算における課題に取り組むための最先端の方向性を表している。 このレビューは、これらの2つのアプローチをシナジスティックに統合して、多様なアプリケーションドメインにおけるパフォーマンスと堅牢性を高める方法について、体系的に分析することに焦点を当てる。 本稿では,モダリティの相違,データ可用性の制限,モデルロバスト性の不足といった重要な障害に対処することによって,効率よく解釈可能な対向摂動生成における物理ベースの最適化フレームワークの役割を強調した。 このレビューでは、画像のクロスモーダル検索(例えば、赤外線とRGBマッチング)、科学計算(例えば、偏微分方程式の解法)、視覚系における物理的整合性制約の下での最適化など、クロスモーダル学習の大幅な進歩についても検討している。 理論的基礎と実験結果から,これらの手法を組み合わせて複雑なシナリオを処理し,マルチモーダルシステムの安全性を向上させる可能性を実証した。 最後に,物理原理を逆最適化で統一する新たな枠組みを提案し,理論的・実践的両面での堅牢で適応可能なクロスモーダル学習手法を研究者が開発するための経路を提供する。

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